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Bert Base Uncased Sparse 70 Unstructured
これはBERT基礎モデルの剪定バージョンで、70%の疎度を達成し、下流タスクの微調整に適しています。
ダウンロード数 28
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはBERT基礎モデルの剪定バージョンで、組み込みの疎性を持ち、自然言語処理タスクに適しています。
モデル特徴
高い疎度
モデルは剪定処理を行い、70%の疎度を達成し、計算リソースの必要量を削減しました。
疎性の保持
組み込みの疎性があり、微調整時にマスクを通じてゼロ値の重みが更新されないように保持できます。
BERTアーキテクチャに基づく
BERT基礎モデルに基づいており、その強力な自然言語処理能力を引き継いでいます。
モデル能力
テキスト分類
固有表現認識
質問応答システム
テキスト類似度計算
使用事例
自然言語処理
感情分析
テキストの感情傾向を分析します。
テキスト分類
テキストを事前定義されたカテゴリに分類します。
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